这一期，我收集了一些关于电商类的产品提问，通过产品思维来对问题进行回答，当然，中间会加入一些运营的思路与分析的方法，一起来看下，本期热点提问有哪些？
本期“解疑空间”引言
提问1：假如你是京东的pm，发现手机销量连续3月持续下滑，怎么办？
作为一家电商大公司，必要的产品埋点是必然的，我们可以先分析销售漏斗，对应产品pv，uv，订单转换率等数据维度找寻原因，这是数据层面的，一款产品销量的下降原因我们不只能从数据维度分析，还应从大市场，产品环境&卖点，商家活动及消费者画像行为去分析。
比如，连续3月，这3月从什么时候开始到什么时候结束，是否与大市场环境有关，比如疫情期间，大家都窝在家里，快递也有1个月时间受影响，企业复工又晚，销售必然会受到影响。
再说回产品特点，手机按目前的产品迭代速度，质量及用户使用需求已经是一个厂家迭代出新品远大于用户换手机的速率，销量下降是必然的。
我们去分析产品销量下降，一看数据，二看市场，三看活动，三个维度有了内容后在召集对应部门的同事提出你的观点，然后一起解决之。
提问2：电商产品，如何让更多用户愿意填写商品评价？
已经不记得是什么时候开始，我不再进行到货后确认收货，也不再评价…可能是我懒吧.
如何让用户把心思放回到商品评价呢，我觉得可以这么去想，为什么有那么多用户愿意把时间花在小红书上某个博主购买产品后的互动呢？
对！关键点就在于互动及用户发表评价的动力！
有几个思路可以尝试下 ，
去解决这个问题出入在于商家，商品，用户，所以抓住他们的需求就可以了。
提问3：一个电商平台，如何去形成消费者用户画像？
用户画像需要大量的数据沉淀并通过特定算法或机器学习去形成一个用户的描述（列入上图）
用户的数据是分阶段来形成的 ，在快速信息化时代，没人会花个5分钟去完善自己的个人信息（画像）。
我们要在注册，浏览，查看详情，下单，付款，收货，评价等多个环节去对某一个用户进行埋点，并记录他的使用数据，并通过算法来形成他的画像，后期再利用画像去给他推送对应的商品。
一个画像的形成需要时间的沉淀，你平台不是DAU达10万级及以上的，不太建议去实现或开发该功能。
